본 연구의 목적은 기록정보서비스의 의미와 범주에 대해 고찰하고, 이를 기반으로 기록정보 서비스의 연구 성과를 분석함에 있다. 이를 위해 기록정보서비스의 정의, 유형, 대상을 검토하여 기록정보서비스의 연구 범위를 설정하고, 이에 따라 183편의 국내 학술논문을 수집하여 내용분석을 시도하였다. 내용분석은 2단계로 나누어 실시하였는데, 양적 지표를 기준으로 한 전반적인 연구추이 분석과 더불어 노드엑셀을 활용하여 확대된 내용분석인 언어 네트워크 분석을 시도하였다. 이러한 분석 결과를 토대로, 본 연구에서는 기존의 기록정보서비스 연구가 2006년 이후 본격적으로 시작되었으며 점차 이용자 중심의 기록정보서비스 패러다임이 적용되고 있음을 밝혀내었다. 그러나 논의의 대상과 연구방법, 게재 학회지 등이 편중되어 있는 한계 또한 확인하였고, 향후 논의의 지평을 확대할 필요가 있음을 제안하였다.
본 논문은 n개의 행정구역으로 구성된 도시에 p개의 시설을 신규로 설치하는 경우, 비용이 최소가 되는 최적의 시설 위치를 선정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 정확한 해를 찾는 다항시간 알고리즘이 제안되지 않아 NP-난제로 분류되어 있다. 제안된 방법은 p=[1, n-1]에 대해 먼저 노드들을 증가시키는 방법으로 p개를 선택하고, p번째 선택된 시설 위치를 교체하는 방법을 적용하여 기존의 Myopic 알고리즘의 단점을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 n=5, 7, 10, 55인 데이터에 적용한 결과 역-삭제 방법에 비해 최적 해에 가장 근사한 해를 구할 수 있었으며, 엑셀을 활용해 간단히 구현할 수 있는 장점도 있다.
본 연구는 e-Commerce 산업의 미래 트랜드를 예측하기 위해 Coolhunting을 실시하였다. Coolhunting은 사회네트워크 분석을 통해 트렌드세터를 발견하고 이들의 집단지성을 통해 미래 트랜드인 Cool Trends를 읽어내는 방법이다. Coolhunting은 사회네트워크분석을 통해 실시되는데 본 연구에서는 사회 네트워크 분석 Tool 중 NodeXL을 활용하였다. e-Commerce 산업의 Cool Trends를 발견하기 위해 e-Commerce 기업, 상품, 고객서비스 유형, 고객응대직원, 고객간의 산업네트워크 연구모형을 설계하였다. 연구모형을 통해 e-Commerce 산업의 흐름을 분석하고, 네트워크 영향력을 나타내는 사이중앙값과 페이지랭크값 분석을 통해 트렌드세터들의 특성을 파악하였다. 본 연구의 결과 e-Commerce 산업 네트워크는 혼돈형태에서 현재 집단지성형태의 네트워크로 변화되고 있었다. 네트워크 영향력에 대한 분석결과 e-Commerce 시장의 Cool Trends가 VIP, 우수, 관리등급의 여성고객(트렌드세터)들을 중심으로 집단지성을 통한 상거래인 소셜커머스 시장이 활성화 될 것이고, 소셜커머스에서는 소비자들에게 시맨틱한 소비를 촉진시키고, 상품군 중 화장품/미용기구/향수 상품군에서 고객 들의 구매력이 집중될 것이라는 것을 발견하였다. 본 연구결과를 통해 e-Commerce 기업이 취해야 할 전략적 방향성을 제언하였고, 국내 e-Commerce 기업들에게 있어서 지속적 성장이 이루어지고, 고객들에게 있어서는 양질의 서비스가 제공되기를 바란다.
본 연구 목적은 마리나항만법을 대상으로 언어 네트워크 방법을 적용하여 법조문에 대한 내용을 분석하고 법률 특징과 구조적 모습을 계량적으로 제시하는데 있다. 언어 네트워크 분석은 단어와 단어사이의 네트워크 구조를 파악하여 그 구조와 형태를 파악할 수 있으며, 전통적 내용 분석이 지닌 단점을 보완하는데도 용이하다. 분석 대상은 최근 개정된 마리나항만법 전문(1~4장)이며 부분적으로는 구분된 장중 분석에 의미가 있는 일부(제2장, 제3장, 제4장)로 설정하였다. 분석 결과 마리나항만법은 마리나항만개발에 집중된 구조적 특징을 지니고 있고 마리나산업의 육성에 관한 종합적 관점보다는 하드웨어적 시설적 설치에 집중된 구조를 지니고 있었다. 또한, 사업체 및 인력 양성 등이 일부 포함되었으나 시설 설치보다는 상대적 중요성이 다소 낮은 것으로 나타났다. 다만, 연구 방법상 법구조적 시각에 국한된 결과만을 도출하는 한계도 있으나, 현재 법률의 구조와 특징을 파악하고 진단함으로써 후속 연구의 기초자료로 활용될 수 있다는데 의의가 있다. 향후 연구에서는 본 연구 결과를 토대로 마리나 정책에 대한 정부 성과나 추진 실적과 비교 등이 진행되기를 기대한다.
도시유역 물순환 해석 모형(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool, CAT)은 기존의 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여, 도시유역 개발 전/후의 장/단기적 물순환 변화특성을 정량적으로 평가하고 물순환 개선시설의 효과적인 설계를 지원하기 위한 물순환 해석 모형이다. 이 모형은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있으며, 개발 공간 단위별로 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 링크-노드 방식으로 개발되었다. 모형의 UI(User Interface)는 사용자가 손쉽게 모형을 적용/관리하고, 여러 시나리오를 동시에 효과적으로 모의하여 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한, 모든 입/출력 자료를 엑셀이나 텍스트 형식과 연동되도록 하여 프로젝트별 매개변수 관리가 용이하도록 개발하였다. 특히 본 모형에서는 사용자의 목적에 맞는 다양한 물순환 개선시설(침투시설, 저류지, 습지, 빗물저장시설, 리사이클 및 외부급수 등)의 구현 및 모의가 가능하도록 개발하였다. 여기서, 물순환 개선시설이란 빗물을 흡수하고 저류할 수 있는 도시녹지시설 혹은 구조물로서 도심 내의 불투수면을 저감시키고 유출수를 줄이면서 동시에 녹지를 확보하여 효과적인 물순환 기능에 영향을 미치는 시설들이다. 이러한 물순환 개선시설은 신도시 및 지역 혁신도시 개발 등의 대규모 토지이용변화가 예상되는 개발지역에 대한 평가 및 개선 기술을 제공하여 물순환 건전화를 위한 설계에 직접적으로 활용될 수 있는 큰 장점을 지니고 있다. 먼저 침투 시설은 계획침투량을 반영하며 토양으로의 침투량과 지하수로의 이동을 모의한다. 저류시설은 하도 내에 위치한 online 저류지와 하도 외에 위치한 offline 저류지로 구분하고 저류지 수면의 증발량과 취수량을 고려하며, 방류구를 통한 방류량을 반영하였다. offline 저류지의 경우는 하도 내의 흐름의 규모에 따라서 일정량을 넘는 경우만 offline 저류지로 유입될 수 있는 양을 산정하도록 하였으며 하류 하천으로의 방류를 반영하여 홍수 후에 저류지가 비워지도록 하였다. 유역 내의 습지는 식생과 수면에서의 증발산을 반영하였다. 습지의 저류능력을 넘는 양은 월류되어 하류로 유출되며, 방류구를 통한 방류량을 반영하였다. 빗물저장시설의 경우는 초기우수와 같은 일정량 이하의 유입량과 시설용량을 초과하는 양은 방류하도록 하였고, 물 사용량을 반영하였다. 또한, 본 모형에서는 하천 내에서 취수하여 유역으로 공급할 수 있도록 리사이클 처리노드를 계획하였다. 리사이클은 용수 이용 목적에 따라 필요지역으로 공급되는 것으로 하였으며, 하천유지용수의 목적으로 취수되어 상류 혹은 하류의 임의 지역으로 공급되는 것을 포함하였다. 또한, 유역외부에 광역으로 급수되는 공급량도 반영하도록 하였다.
이 연구는 코로나19 백신 접종 도입 단계에서 트위터 상에서 코로나19 백신과 관련된 이슈가 어떻게 확산되었는지 이슈 현저성을 중심으로 규명하기 위해 네트워크 분석을 했다. 1기(백신 도입 초기: 2021년 3월 7일~4월 3일), 2기(접종률 정체기: 2021년 4월 4일~4월 22일), 3기(접종률 증가기: 2021년 4월 23일~5월 5일)로 시기를 구분하고 시기에 따른 이슈 확산 경향을 분석했다. 자료의 수집과 분석에는 노드엑셀(NodeXL) 프로그램을 사용하였다. 코로나19 백신과 연관성이 높은 검색어를 입력하여 일별 트위터 네트워크 자료를 수집하여 분석한 결과, 분석 기간 전체에서 부작용 관련 의견이 반복적으로 형성되어 부작용 관련 이슈의 현저성이 높은 것으로 나타났다. 접종률이 증가하고 접종 후 사망사례가 보도된 후 사망 관련 이슈도 트위터에서 부각되었다. 반면 트위터에서 백신 안전성 관련 이슈는 크게 주목받지 못했다. 본 연구 결과는 국가의 재난재해 위기가 발생했을 때 이슈 확산 채널로서 소셜미디어의 역할을 제고하고, 정부가 소셜미디어 상의 공중의 의견을 상시 모니터링하여 향후 위기 커뮤니케이션 전략 방안에 반영해야 할 필요성을 강조한다.
도시유역 물순환 해석 모형(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool, CAT)은 기존의 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여, 도시유역 개발 전/후의 장/단기적 물순환 변화특성을 정량적으로 평가하고 물순환 개선시설의 효과적인 설계를 지원하기 위한 물순환 해석 모형이다. 이 모형은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있으며, 개발 공간 단위별로 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 링크-노드 방식으로 개발되었다. 모형의 UI(User Interface)는 사용자가 손쉽게 모형을 적용/관리하고, 여러 시나리오를 동시에 효과적으로 모의하여 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한, 모든 입/출력 자료를 엑셀이나 텍스트 형식과 연동되도록 하여 프로젝트별 매개변수 관리가 용이하도록 개발하였다. 특히 본 모형에서는 사용자의 목적에 맞는 다양한 물순환 개선시설(침투시설, 저류지, 습지, 빗물저장시설, 리사이클 및 외부급수 등)의 구현 및 모의가 가능하도록 개발하였다. CAT은 수자원의지속적확보기술개발사업(2008 ~ 2011)의 연구 성과로서 한국건설기술연구원에서 개발하였다. 2008년 말에 모형의 기본구조가 개발되었고, 2009년에는 세부 알고리즘인 증발산, 침투, 유역 유출, 지하수 유거, 하도추적 등의 모듈과 사용자 편의시스템이 개발되었다. 2010년에는 우리나라 논의 특성을 반영한 논 유출 해석 모듈 및 저류지, 침투시설, 습지, 빗물이용시설 및 하천에서의 취수와 도수 등과 같은 물순환 개선시설을 평가할 수 있는 모듈을 추가하여 개발하였으며 2010년 3월에 도시유역 물순환 해석 모형 1.0 베타 버전을 출시하였다. 2010년 12월 에는 1.0 베타 버전에 침투해석모듈(Green&Ampt, Horton), 논에서의 개량물꼬 배수, 침투녹지(Bioretention) 및 차집관거 기능을 추가하였고, 기타 GUI의 업그레이드 및 추가를 통하여 1.5 베타 버전을 출시하였다. 현재까지 여러 자연유역과 신도시 개발지역에 대한 적용을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서는 기존의 자연유역과 신도시 개발지역 외에 농업용 저수지와 논 관개지구가 위치한 유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 하였다. 대상유역은 농업용수 지구이며 농업수리시설의 종류와 규모가 다양할 뿐만 아니라 농촌유역으로써의 대표성을 가지고 기존의 관측자료가 풍부한 점 등을 고려하여 경기도 평택의 이동유역을 선정하였다. 이동유역은 행정구역으로는 경기도 용인시 이동면, 남사면 일원이며 서쪽은 경기도 오산시, 남쪽은 평택시, 안성시 그리고, 북쪽은 용인시와 인접하고 있다. 이동유역 내 주요시설로서 유역면적 $94.4km^2$의 이동저수지와 상류에 용덕저수지($12.41km^2$)와 미산저수지($4.39km^2$), 노곡저수지($2.00km^2$)의 3개 저수지가 위치하며 2개의 유입하천(진위천, 송전천)에 의해 이동저수지로 유입된다.
이 논문의 주요 관심사는 세 가지이다. 첫째, 유튜브 이용자가 제20대 대통령선거의 주요 의제이자 후보자 선택의 기준인 '대장동 개발 사업' 콘텐츠를 어떤 채널을 통해 시청했는지 확인했다. 둘째, 연이어 '대장동 개발 사업' 동영상을 시청했을 때 후속 동영상의 정치적 논조가 최초 시청 동영상의 정치적 논조와 일치하는지 비교했다. 셋째, 최초 동영상과 후속 시청 동영상에 달린 댓글에 담긴 정서 유인가를 살폈다. 네트워크 분석과 내용분석 결과에 따르면 '김어준의 뉴스공장'과 'TV조선 뉴스'가 진보와 보수를 대표하는 채널이었다. 그리고 연이어 시청한 후속 채널의 정치적 성향은 진보와 보수 채널 이용자 모두 중립의 비율이 가장 높았다. 둘째, 보수 채널 이용자의 75.9%, 그리고 진보 채널 이용자의 18.5%가 동일한 논조의 후속 동영상에 댓글을 남겼다. 셋째, 진보와 보수 채널 이용자의 약 80%가 최초 시청 동영상에 남긴 댓글의 정서는 이용 채널의 정치적 성향과 일치했고, 동일한 논조의 후속 동영상을 연이어 시청했을 때도 남겨진 댓글의 90% 이상이 이용 채널의 정치적 성향과 일치했다. 연구자들은 유튜브 정치 정보 이용의 부정적 영향을 최소화하는 방안으로 뉴스 채널의 고품질 저널리즘 실천을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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